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Datenredundanz

Datenredundanz beschreibt die Speicherung derselben Daten an mehreren Orten oder in mehreren Systemen.

Bedeutung im Detail Kontaktiere uns

Datenredundanz kann sowohl Vor- als auch Nachteile haben. Unternehmen und Organisationen müssen die Vor- und Nachteile sorgfältig abwägen, bevor sie entscheiden, ob sie redundante Daten speichern. In vielen Fällen können die Nachteile von Datenredundanz durch Implementierung geeigneter Maßnahmen zur Vermeidung von Datenredundanz minimiert werden.

Was sind Arten von Datenredundanz?

Geplante Redundanz: Geplante Redundanz wird bewusst eingesetzt, um die Datenverfügbarkeit und -zuverlässigkeit zu verbessern. Beispielsweise werden Daten in einem Rechenzentrum gespiegelt, um sicherzustellen, dass sie auch bei einem Ausfall des primären Systems verfügbar sind.
Ungeplante Redundanz: Ungeplante Redundanz entsteht unbeabsichtigt, z. B. durch die mehrfache Eingabe derselben Daten in verschiedene Systeme oder durch die Nichtauslöschung veralteter Daten.

Welche Vorteile bietet Datenredundanz?

Verbesserte Datenverfügbarkeit: Durch die Speicherung von Daten an mehreren Orten ist sichergestellt, dass die Daten auch bei einem Ausfall eines Systems verfügbar sind.
Erhöhte Datensicherheit: Datenredundanz kann die Datensicherheit verbessern, da es schwieriger ist, alle Kopien der Daten zu löschen oder zu beschädigen.
Verbesserte Leistung: Datenredundanz kann die Leistung verbessern, da Daten aus dem nächstgelegenen Speicherort abgerufen werden können.

Was sind Nachteile von Datenredundanz?

Erhöhte Speicherkosten: Die Speicherung derselben Daten an mehreren Orten kann zu höheren Speicherkosten führen.
Dateninkonsistenz: Wenn Daten an mehreren Orten gespeichert werden, besteht die Gefahr von Dateninkonsistenzen, wenn die Daten nicht synchronisiert werden.
Erhöhte Komplexität: Die Verwaltung redundanter Daten kann komplex sein, da die Daten synchronisiert und auf dem neuesten Stand gehalten werden müssen.

Welche Maßnahmen zur Vermeidung von Datenredundanz gibt es?

Datenmodellierung: Eine gut durchdachte Datenmodellierung kann helfen, Datenredundanz zu vermeiden.
Datennormalisierung: Die Datennormalisierung ist ein Prozess, der Datenredundanz minimiert, indem Daten in mehreren Tabellen gespeichert werden, die miteinander verknüpft sind.
Data Governance: Data Governance ist ein Rahmenwerk für die Verwaltung und Kontrolle von Daten, das dazu beitragen kann, Datenredundanz zu vermeiden.

Weitere Informationen zu unseren Leistungen rund um Data Audit , Data Strategy, Reporting & BI, Data Organisation und Machine Learning.

Hinweis: Dieses Glossar wurde mit Unterstützung von KI-Technologien wie Gemini und ChatGPT erstellt und gepflegt.

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